Revista Farmespaña Industrial Enero Febrero 2026

Del laboratorio al algoritmo: automatización inteligente y modelos predictivos en el diseño moderno de fármacos La investigación química ha avanzado durante más de un siglo apoyándose, principalmente en dos pilares fundamentales: la destreza experimental y la intuición del químico. Sin embargo, este modelo tradicional afronta ya sus propios límites en un contexto donde el espacio químico crece de manera exponencial y las necesidades de la industria farmacéutica requieren procesos cada vez más rápidos, reproducibles y sostenibles. GUILLERMO MARCOS AYUSO SENIOR SCIENTIST, AITENEA BIOTECH H oy asistimos a una transformación profunda: el laboratorio deja de ser únicamente un escenario manual, centrado en matraces y técnicas clásicas, para convertirse en un entorno donde la automatización y la inteligencia artificial (IA) desempeñan un papel decisivo. Esta transi- ción no implica sustituir la creatividad hu- mana, sino multiplicar su alcance mediante herramientas de diseño predictivo y siste- mas capaces de ejecutar experimentos con autonomía creciente. Uno de los avances más llamativos de esta nueva era son los llamados self-driving la- boratories, laboratorios capaces de cerrar el ciclo experimental sin intervención continua del investigador. En ellos, un algoritmo de- cide qué condiciones probar, envía instruc- ciones a un conjunto de bombas, reactores o robots líquidos, analiza los resultados me- diante espectroscopía en línea y utiliza ese conocimiento para proponer el siguiente experimento. Plataformas como RoboChem 1 demuestran que este enfoque no es cien- cia ficción: permiten optimizar transforma- ciones químicas complejas en cuestión de horas, allí donde los métodos tradicionales requieren días de ajustes iterativos. Con la llegada de versiones más accesibles, incluso pequeñas empresas o grupos de investiga- ción pueden empezar a integrar estos siste- mas en su rutina investigadora sin necesidad de grandes inversiones. Este tipo de automatización no es simple- mente una forma más rápida de hacer lo mismo. Cambia la naturaleza del proceso de optimización. Mientras la química tradicional se basa en modificar una variable cada vez (el conocido enfoque one-factor-at-a-time), los sistemas autónomos combinan adaptati- vamente información previa y búsqueda in- teligente del espacio experimental mediante estrategias como la optimización bayesiana. Esto resulta esencial porque las reacciones químicas son sistemas muy complejos, don- de solventes, bases, catalizadores, aditivos, DESARROLLO DE FÁRMACOS 42 FARMESPAÑA INDUSTRIAL · ENE/FEB 26